کاربردهای هوش مصنوعی (AI) در بخش هوانوردی

پیش‌بینی می‌شود در چند سال آینده، هوش مصنوعی با کاهش هزینه‌ها، کوتاه کردن فرآیندهای طراحی، حذف موارد تکراری، آزمایش، تقویت، پشتیبانی، تولید و ارتقاء موارد، پیشرفت‌های متعددی در صنعت هوافضا ایجاد کند. پیشرفت‌های هوش مصنوعی ممکن است به بخش‌های هوانوردی و هوافضا کمک کند تا روش‌های تولید خود را ارتقا دهند. با این حال، صنعت هوافضا به دلیل عدم دسترسی به داده‌های با کیفیت بالا، ترجیح مدل‌های ساده بر مدل‌های پیچیده، و نیاز به کارکنان و شرکای شایسته‌تر برای اجرای مؤثر آن، پذیرش محدودی از رویکردهای هوش مصنوعی دارد. با این حال، شریک مناسب ممکن است هوش مصنوعی را به یک نوآوری انقلابی تبدیل کند که بر بهره‌وری، اثربخشی، توسعه و سرعت شرکت‌های هوافضا تأثیر می‌گذارد. بخش هوانوردی از یادگیری ماشینی، بینایی کامپیوتر، روباتیک و پردازش زبان طبیعی برای بهره مندی از هوش مصنوعی استفاده می کند. نگهداری پیش‌بینی‌کننده، تشخیص الگو، زمان‌بندی خودکار، تبلیغات هدفمند و تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری برخی از مزایای کلیدی هستند. فناوری هوش مصنوعی (AI) تا حد زیادی عملیات پرواز را بهبود می بخشد و تأثیر قابل توجهی بر بخش هوانوردی تجاری دارد. برترین شرکت‌های هواپیمایی در سراسر جهان از هوش مصنوعی و سایر فناوری‌های پیشرفته برای ارائه خدمات فردی و بهبود تجربه مشتری استفاده می‌کنند. در فرودگاه، کیوسک های سلف سرویس، رویه ها و بررسی های امنیتی را خودکار می کنند. علاوه بر این، اینها را می توان فقط به عنوان نوک کوه یخ دسته بندی کرد، چندین برنامه کاربردی دیگر وجود دارد که در زیر برجسته شده اند: 

1. شناسایی مسافر

راندمان عملیاتی در میان نیروی کار زمینی به لطف اسکنرهای امنیتی، تکنیک‌های یادگیری ماشین و شناسایی بیومتریک افزایش می‌یابد. بسیاری از فرودگاه های ایالات متحده از هوش مصنوعی برای شناسایی تهدیدات احتمالی در فرودگاه های شلوغ استفاده می کنند. ابزارهایی با قابلیت هوش مصنوعی این قابلیت را دارند که فرآیند شناسایی مسافر را تسریع کنند.

2. بازرسی چمدان

Syntech ONEیک پلتفرم هوش مصنوعی برای فیلتر کردن چمدان‌ها برای تسمه‌های نقاله متعدد، قرار است در فرودگاه اوزاکای ژاپن نصب شود. ظرفیت Syntech One برای تشخیص خطرات احتمالی با سازگاری آن با سیستم امنیتی اشعه ایکس بهبود یافته است. پرسنل امنیتی با استفاده از غربالگری خودکار چمدان‌ها می‌توانند به سرعت و به طور موثر چیزهای غیرقانونی را پیدا کنند که بار کاری پرسنل امنیتی را به طور چشمگیری کاهش می‌دهد.

3. طراحی محصولات

بخش هوانوردی اغلب از قطعات هواپیماهای مقرون‌به‌صرفه و قابل اعتماد برای کاهش هزینه‌ها تا جایی که ممکن است، استفاده می‌کند. برای ایجاد چنین قطعاتی، خودروسازان می توانند ساختارهای مولد را با الگوریتم های هوش مصنوعی ترکیب کنند. طراحی تکراری فرآیندی است که در آن فن‌آوران یا معماران به طور مکرر با استفاده از معیارهای طراحی به عنوان ورودی همراه با محدودیت‌ها و ویژگی‌هایی مانند مواد، دارایی‌های موجود و بودجه مشخص، محصولی عالی تولید می‌کنند. برنامه نویسی طراحی پیشرفته ممکن است طراحان محصول را قادر سازد تا ایده های طراحی مختلف را در صورت جفت شدن سریع با هوش مصنوعی ارزیابی کنند. طراحان می توانند از این نوآوری برای ایجاد محصولات جدید سبک وزن و مقرون به صرفه استفاده کنند. بنابراین، هوش مصنوعی ممکن است به صنعت هواپیما در بهینه‌سازی روش‌های طراحی و تولید کمک کند.

4. قیمت گذاری پویا برای بلیط

اگر تا به حال بلیط هواپیما خریداری کرده اید، می دانید که این یک تجربه منحصر به فرد است. بسته به ابزار مقایسه سفر شما ممکن است قیمت‌های متفاوتی برای یک پرواز اعمال شود. زمان حرکت، مقصد، طول سفر و تعداد بلیط‌های موجود همگی بر قیمت‌ها تأثیر می‌گذارند. قیمت بلیط ممکن است دقیقه به دقیقه متفاوت باشد. به این دلیل که خطوط هوایی از روشی به نام قیمت گذاری پویا استفاده می کنند. این روشی برای تغییر قیمت گذاری به بالاترین سطوح سود بر اساس شرایط فعلی بازار است. الگوریتم‌های قیمت‌گذاری پویا از تکنیک‌های پیچیده‌ای مانند یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل گسترده داده‌ها استفاده می‌کنند. 

5. پیش بینی تاخیر

تأخیرها مکرر هستند و بیشتر تحت تأثیر متغیرهای مختلف هستند. اپلیکیشن‌های مدرن مبتنی بر ML می‌توانند به خطوط هوایی و فرودگاه‌های سراسر جهان کمک کنند تا تاخیرها را پیش‌بینی کنند و به سرعت به مشتریان اطلاع دهند. مشتریان زمان بیشتری برای تغییر برنامه های سفر خود یا انجام سایر ترتیبات در صورت لزوم خواهند داشت که به طور قابل توجهی UX (تجربه کاربر) را برای صنعت هوانوردی بهبود می بخشد.

6. استفاده بهینه از سوخت

صنایع هوافضا به کیفیت سوخت اهمیت می دهند و حتی کاهش جزئی در مصرف سوخت هواپیما می تواند به میزان قابل توجهی بر سودآوری و پایداری یک تجارت تأثیر بگذارد.

استقرار دستگاه های مجهز به هوش مصنوعی ممکن است منجر به کاهش مصرف سوخت شود. به عنوان مثال، یک استارت آپ فرانسوی، برنامه یادگیری ماشینی Safety Line، می تواند به خلبانان کمک کند تا مسیرهای صعود خود را قبل از هر پرواز بهبود بخشند. فرآیند صعودی بیشترین مصرف بنزین را دارد، بنابراین افزایش این مرحله منجر به صرفه جویی مالی قابل توجهی می شود.

7. مدیریت زنجیره تامین که کار می کند

شبکه توزیع از هوش مصنوعی استفاده می کند که صنعت هوانوردی را ساده می کند. تعمیر و نگهداری و تعمیرات معمولی برای انجام با صلاحیت زنجیره تامین بهبود یافته نسبت به سازگاری دستی قابل دسترس تر است. از آنجایی که معمولاً تاریخ تعمیرات از قبل مشخص است، باعث صرفه جویی در هزینه و کاهش زمان خرابی می شود. اتوماسیون جمع آوری داده ها امکان بهبود سریع قابلیت مدیریت زنجیره تامین را فراهم می کند.

8. تمرین و آموزش

از هوش مصنوعی می توان برای ساخت آموزش پرواز استفاده کرد. شبیه‌سازی‌های هوش مصنوعی را می‌توان با چارچوب‌های مجازی تعاملی ترکیب کرد تا به خلبان‌ها یک محیط شبیه‌سازی کامل بدهد. شبیه‌سازهایی با قابلیت‌های هوش مصنوعی نیز ممکن است برای جمع‌آوری و ارزیابی داده‌های تحصیلی، مانند بیومتریک، برای توسعه رژیم‌های آموزشی سفارشی بر اساس عملکرد تحصیلی دانش‌آموزان مورد استفاده قرار گیرند. این می تواند ثابت کند که یک نقطه ساختمان قوی است. 

9. رضایت مشتری

در هوانوردی تجاری، رضایت مشتری و کیفیت خدمات بسیار مهم است. هوش مصنوعی روشی است که خطوط هوایی ممکن است برای افزایش تعامل با مشتری و ارائه مراقبت از مشتری درجه یک استفاده کنند. چت بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) سیستم‌های خودکاری هستند که می‌توانند خدمات مصرف‌کننده‌ای را در زمان واقعی ارائه دهند. چت ربات‌های آنلاین می‌توانند با خودکار کردن پشتیبانی مشتری به کسب‌وکارها کمک کنند. راه های زیادی برای انجام این کار وجود دارد که عبارتند از:

• مشاوره در مورد چگونگی کمک به مشتریان در خریدهای دقیق و شخصی
• چت ربات های مجهز به هوش مصنوعی می توانند پشتیبانی سریع و مودبانه را ارائه دهند.
• کمک خودکار همیشه در دسترس خواهد بود.
• تعامل با مشتری می تواند موثرتر باشد.

10. برنامه ریزی تعمیر و نگهداری

بزرگترین سازنده هواپیما در جهان، ایرباس، در حال استفاده از برنامه های کاربردی هوش مصنوعی برای افزایش قابلیت اطمینان فرآیند تعمیر هواپیمای خود است. یک ابزار مبتنی بر ابر به نام Skywise به ذخیره سازی داده ها کمک می کند. ناوگان به طور مداوم حجم عظیمی از داده ها را جمع آوری و ثبت می کند، آن ها را تجزیه و تحلیل می کند و در یک سرور ابری ذخیره می کند. هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل پیش بینی یک روش سیستماتیک برای صنعت هواپیمایی ایجاد می کند تا یک روش کارآمد برای نگهداری هواپیما انتخاب کند.

تا کنون، هوش مصنوعی در هوانوردی فقط روی زمین به کار گرفته شده است. یادگیری ماشینی برای یافتن الگوها و ناهنجاری‌ها در داده‌های عظیمی که از هواپیما و موتور تبدیل شده‌اند، استفاده شده است. بخش هوانوردی به تازگی سفر خود را به سمت هوش مصنوعی آغاز کرده است. بنابراین، پذیرش کامل هوش مصنوعی چالش برانگیز خواهد بود و ممکن است مدتی طول بکشد. با این حال، امروزه فناوری با سرعت سرسام آوری در حال توسعه است. برای اینکه کسب‌وکارها از تحول دیجیتال سود ببرند، باید سریع، کارآمد، طولانی‌مدت و سازنده باشند. اجرای هوش مصنوعی به بخش مسافرت و هوانوردی کمک خواهد کرد. ارائه تجارب شخصی مشتری را می توان توسط ارائه دهندگان خدمات با استفاده از چت ربات های مبتنی بر هوش مصنوعی، برنامه های پیام رسانی فوری و سایر ابزارهای هوشمند به دست آورد.

منابع:

• https://www.analyticssteps.com/blogs/8-applications-ai-aerospace-industry
• https://aithority.com/predictive/ai-applications-in-aviation-and-travel-industry/#:~:text=The%20aviation%20industry%20leverages%20AI,to%20improve%20overall%20customer%20experience
• https://addepto.com/blog/fly-to-the-sky-with-ai-how-is-artificial-intelligence-used-in-aviation/#
• https://www.techopedia.com/the-role-of-artificial-intelligence-in-the-aviation-industry/2/33247

<!–

->